→ 下载 Kimi K3 模型权重
KDA + AttnRes：以 3:1 比例混合 KDA 与 Gated MLA，实现高效长上下文建模，并通过块级注意力残差增强跨层信息流动。 Stable LatentMoE：每个 token 从 896 个路由专家中激活 16 个，并通过 SiTU-GLU 与 Quantile Balancing 保持极高稀疏度下的训练稳定。 MoonViT-V2：视觉编码器从零开始使用 next-token prediction 训练，无需对比预训练，在达到 SigLIP 初始化基线效果的同时获得更稳定的优化过程。 后训练与评估：在通用推理、通用 Agent 和编程 Agent 三大领域进行大规模任务合成，百万 token 上下文的强化学习基建，近 20 个内部评测集的完整评估结果。
→ 下载 Kimi K3 技术报告
MoonEP：MoonEP 是我们为超大的细粒度 MoE 打造的高性能通信库，让专家并行（expert-parallel）的通信在不均衡的情况下仍然实现极致效率。 FlashKDA：FlashKDA 是我们实现的 Kimi Delta Attention 高性能算子（kernel）。在英伟达 H20 上，相比 flash-linear-attention 基线，它的 prefill 速度提升 1.72-2.22 倍，可以直接作为 flash-linear-attention 的替换后端。 AgentEnv：AgentENV 是我们与 KVCache.ai 合作开发的沙箱系统，用于大规模运行 Agent 环境。它为 Kimi K3 的后训练提供高保真、强隔离沙箱，灵活支持快速快照、恢复和分叉（fork）等，可以应对大规模并行的 Agent 工作流与训练任务。
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